# 生成稀疏向量（需安装 sentence-transformers）
from sentence_transformers import SentenceTransformer


# return_dense=True,
#                      return_sparse=True,
#                      return_colbert_vecs=True)

documents = ['这是一个实例']
bge_m3 = SentenceTransformer(r'I:\models\BAAI\bge-m3')
print(bge_m3.encode(documents, return_dense=True))
print(bge_m3.encode(documents, return_sparse=True))
print(bge_m3.encode(documents, return_colbert_vecs=True))

# 在 Qdrant 中配置稀疏向量索引
# client.create_payload_index(
#     collection_name="bge_m3_docs",
#     field_name="sparse_values",
#     field_schema=models.SparseIndexParams()
# )